【精彩论文】基于改进贪婪算法的多场景负荷组合优化

Original 中国电力中国电力 2023-12-18

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王岩，何恒靖

南方电网科学研究院

蒋静

东南大学电气工程学院

引文信息

王岩, 蒋静, 何恒靖, 等. 基于改进贪婪算法的多场景负荷组合优化[J]. 中国电力, 2020, 53(5): 1-9.

WANG Yan, JIANG Jing, HE Hengjing, et al. Multi-scenario load combinatorial optimization based on improved greedy algorithm[J]. Electric Power, 2020, 53(5): 1-9.

研究背景

随着电力市场改革的深入，售电侧逐步放开，售电公司的数量以及参与市场交易的形式不断增加。电力负荷特性复杂多样，不同类型的用户负荷具有多样性和互补性，相同类型的用户负荷具有相似性和周期性，进行负荷组合优化，对于改善负荷特性，实现削峰填谷、降低网络损耗和提高电网运行效率具有重要意义。对于售电公司而言，如何在不同场景下构造最优负荷组合策略以适应不同发展阶段的售电公司需求是值得研究的重要问题。

论文所解决的问题及意义

负荷组合优化是售电公司根据用户负荷曲线的多样性和互补性，通过负荷的优化聚类和组合，实现不同用户负荷的有功功率互补，进而聚合某一售电区域内的负荷，使得组合后的负荷特性满足其需求。论文从售电公司如何合理选择用户的角度，针对售电公司的不同发展阶段提出了一种市场环境下的多种场景下的负荷组合优化模型，模型能较好地指导售电公司在不同场景下，根据不同的需求对用户群组进行组合优化，实现不同用户负荷的功率整合，改善综合负荷特性，达到移峰填谷、降低配电网损耗的目的，从而提高售电公司运营效益。最后本文提出采用改进贪婪算法对模型进行求解。

论文重点内容

不同用户的负荷特性各不相同，进行负荷组合优化的本质是具有负荷聚合商性质的售电公司，通过用户负荷特性的分析与建模，开展用户负荷的组合优化研究，从用户群组中合理选择用户，以达到售电公司的运营目标。电力市场环境下，售电公司面临愈发激烈的售电竞争，不同售电公司由于发展阶段的战略要求不同，在进行用户负荷组合优化中应构建不同场景下的负荷组合优化模型，以合理整合用户资源。

发展初期的售电公司由于前期投资较大，在负荷组合优化决策中更注重收益，因而构建考虑售电公司购售电利益最大化的负荷组合优化模型较为适合发展初期的售电公司。该场景下用户负荷组合优化前后的综合负荷特性曲线如下所示：

图1 购售电利益最大场景下综合负荷特性曲线

发展过渡期的售电公司需要不断积累用户资源，开展更多的电力交易，吸引更多用户参与该售电公司的负荷组合优化，因而构建考虑交易电量最大化的负荷组合优化模型对发展过渡期的售电公司较为合适。该场景下用户负荷组合优化前后的综合负荷特性曲线如下所示：

图2 交易电量最大场景下综合负荷特性曲线

发展成熟期的售电公司已有一定的资本积累与用户资源，其对公司长远发展及战略定位有更高的要求，因而该时期的售电公司在负荷组合优化决策中对本公司的可持续发展及其与电网的协调发展更为注重，因而发展成熟期的售电公司需要构建考虑负荷率最大化的负荷组合优化模型。该场景下用户负荷组合优化前后的综合负荷特性曲线如下所示：

图3 负荷率最高场景下综合负荷特性曲线

研究结论

本文针对不同发展阶段的售电公司如何根据电力负荷的互补性、多样性整合优化用户资源的问题，首先基于用户负荷特性分析，提出了分别在购售电利益、交易电量及综合负荷率最大的场景下用户负荷组合优化模型。同时本文对贪婪搜索算法进行改进，并将其应用于不同场景下的组合优化模型的求解中，使求解的质量与精度得到提高，为不同类型的售电公司或同一售电公司在不同的发展阶段开展用户负荷组合优化提供合理的运营策略。

主要作者介绍

第一作者：王岩，男，硕士，高级工程师，从事电动汽车、需求响应、智能用电技术研究。

E-mail：wangyan2@csg.cn。

第二作者：蒋静，女，硕士研究生，从事电力市场、需求侧管理研究。

E-mail：220172694@seu.edu.cn。

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